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1.
根据2015—2018年海南省18个市县32个空气质量监测站O3浓度资料,分析了区域性O3污染(O3-8h浓度超标市县≥3个)时空变化特征,并对造成O3污染的天气系统进行主观分型。结果表明:2015—2018年海南省共有40 d发生了区域性O3污染,发生概率为2.73%。其中2015年和2017年达到了13 d,发生概率为3.56%,2018年为11 d(3.01%),2016年仅为3 d(0.82%)。发生区域性O3污染主要有4种天气类型:冷空气偏西下型、冷空气偏东下型、变暖高压脊型和热带系统型。其中冷空气偏西下型是最主要的天气类型,共出现了14 d,占所有天数的35%,且污染较重。不同天气类型下海南省O3污染表现出不同的分布特征。500 hPa有下沉气流、低层受东北风控制,有相对湿度低值区从中国东部向海南省延伸,地面位于冷高压底部或热带气旋西北侧,温度露点差在5 ℃以上等条件均有利于海南省区域性O3污染天气出现。 相似文献
2.
通过对济南2013年12月—2018年2月PM2.5质量浓度数据分析得出,PM2.5质量浓度平均和最大值均为冬季最高,春秋季次之,夏季最低;PM2.5质量浓度值1月和12月最高,8月最低;其质量浓度呈明显的逐年递减趋势。在不同风向上PM2.5质量浓度存在显著差异性,在N风向和ESE(盛行)风向上均出现了质量浓度较大值,一方面与污染物的异地输送有关,另一方面与济南的特殊地形有关。研究表明,无论污染源在山脉的背风侧还是迎风侧,都很容易导致高浓度污染;尤其在冬季,山脉地形还会加重逆温影响,使污染程度加重。通过相关性研究发现,冬季、春季和秋季,PM2.5质量浓度与相对湿度和平均总云量均呈正相关,与日照时数及其距平呈负相关;冬季,PM2.5质量浓度与平均气温及其距平以及最高、最低气温均呈正相关,与平均、最高、最低气压均呈负相关;春季和秋季,PM2.5质量浓度与气温距平值呈正相关;夏季和秋季,PM2.5质量浓度与日降水量呈负相关,而且随着雨强的增大,对PM2.5的洗消作用越显著。上述变量间相关性均通过了P≤0.01显著性检验。 相似文献
3.
利用2014—2017年汕头市PM2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP (Back-Propagation)人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM2.5质量浓度预报模型。结果表明:与多数内陆城市不同,汕头市PM2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关;PM2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关;PM2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关(相关系数为-0.143);汕头市非汛期PM2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水(暴雨以上除外)对PM2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM2.5浓度有明显清除作用;BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM2.5级别命中率TS分别为100%和90.3%,准确指数分别为87.7%和89.9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。 相似文献
4.
应用常规观测资料、污染物浓度资料和NCEP 1°×1°再分析资料从环流形势、边界层特征和扩散条件等方面对2013年和2016年两次持续性霾重污染过程进行对比分析。结果表明:①2013年过程和2016年过程在500hPa高空上分别为阻塞环流型和纬向环流型,关中地区受偏西气流影响、地面气压场较弱、大气层结均比较稳定;②2013年过程西安贴地逆温层顶高度低、相对湿度大、气温低、不利于大气垂直湍流交换,污染物容易堆积,这也是2013年过程比2016年过程重污染持续时间长、污染浓度高的原因之一;③两次过程西安平均风速均小于2m/s,具有显著的低风速特征,且东北风为其主导风向。持续东北风引起上游污染传输和低风速导致的本地污染累积是造成2013年过程污染浓度更高的重要因素;④2013年过程结束是受强冷空气影响,来自高空的干洁大气下沉到地面,置换了边界层的污染空气,使空气质量得到根本改善;而2016年过程是受高原槽东移影响,雨雪天气的沉降作用使得霾消散。 相似文献
5.
6.
河南3次重污染天气过程的气象条件诊断及传输影响分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用空气质量监测数据、气象常规观测资料、L波段雷达探空资料、EC-Intrim再分析资料和NCEP全球资料同化系统提供的再分析资料,以及HYSPLIT模式模拟结果,分析了2016年12月至2017年1月间发生在河南的3次重污染天气过程的影响范围、气象条件和传输影响等。结果表明,3次过程河南地区均呈现出500 hPa等高线平直、9251000 hPa风垂直切变小和海平面气压场均压等特征。在近地面,3次过程在污染开始和加强时段均有小风和低湿特征,过程临近结束时有大风或增湿出现。前两次污染过程为干霾过程,均因加强的偏西风而结束,但是在结束阶段,相较于第1次过程的西南风,第2次过程的西北风能更快速有效地清除污染物;第3次过程为湿霾(雾、霾混合)过程,因偏东风而结束,但由于偏东风风力较小,对污染物彻底清除能力有限,过程结束后很快出现反复。郑州近地面存在明显逆温和“上干下湿”的层结特征,这种“干暖盖”严重阻碍着空气的对流运动,使近地层的污染物垂直扩散能力变弱,从而导致污染加重。HYSPLIT后向轨迹传输影响显示,第1次过程主要以省外西北路输送为主,后两次过程主要以本省和本地累积为主。 相似文献
7.
利用2004—2016年黄山气象站逐日、逐时地面气象观测资料分析了雾凇的时间分布特征及气象条件。结果表明:(1)黄山年平均雾凇日61.6d,年份之间差异明显;雾凇初日主要在11月,终日主要在3—4月;连续雾凇日数多在3~4d,占40%,各年均出现了连续雾凇日数≥10d的情况。(2)雾凇出现在10月至次年4月,其中12月至次年3月雾凇日数占89.8%;月平均雾凇日数与月平均气温呈显著负相关。雾凇还存在一定的日变化,08:00—09:00最多,18:00最少。(3)逐日资料统计表明,适宜雾凇出现的气象条件是雾日且日平均气温在-8~2℃之间、平均相对湿度≥80%、平均风速2~9m/s。(4)逐时资料统计表明,雾凇的形成主要受气温影响,雾凇形成前需7h以上的累计低温(≤0℃),适宜雾凇形成的气象条件是有雾且气温在-6~1℃之间,湿度≥95%,风速2~11m/s,较好地反映了雾凇形成的临界气象条件。 相似文献
8.
承德市臭氧污染气象条件预报方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2014-2016年承德市环境监测站和气象站的数据,分析了气象条件对承德市O3-8h浓度的影响,探讨了臭氧污染气象条件的预报方法。结果表明:4-7月是承德市O3-8h浓度较高的月份,O3浓度的日变化特征为午后浓度高而夜间浓度低;O3污染的天气形势为500 hPa受高压脊和偏西气流影响,850 hPa有强暖平流和20℃以上的高温,地面受低压前部和高压后部之间的偏南气流影响;有利于O3-8h出现高浓度的气象因子为日平均气温大于23℃、日最高气温大于28℃、日平均海平面气压995-1007 hPa、日平均水汽压18-28 hPa、偏南风大于1 m·s-1。利用气象因子综合评分建立臭氧污染指数,与O3-8h浓度的相关系数高达0.7553,说明臭氧污染指数能较好地预报臭氧污染天气。 相似文献
9.
利用多源观测资料综合分析了2015年11月沈阳地区一次PM2.5重污染天气的气象条件、垂直风场演变、大气边界层特征以及污染物的来源。结果表明:本次重污染过程中,沈阳市区PM2.5浓度长达81 h超过250 μg·m-3,其中峰值浓度达到1287 μg·m-3,重污染期间PM2.5/PM10的比例最高为90%。受地面倒槽和黄淮气旋影响,近地面层持续存在的逆温层、高相对湿度和弱偏北风为颗粒物吸湿增长和长时间聚集提供有利的天气条件。风廓线雷达风场资料显示在重污染期间,近地面层存在弱风速区、凌乱风场和弱下沉气流。利用风廓线雷达资料计算了边界层通风量(Ventilation Index,VI)和局地环流指数(Recirculation,R),边界层通风量VI和PM2.5存在明显的负相关,非污染日VI是重污染日的2倍,局地环流指数R在重污染天气前大于0.9,而在污染期间部分空间R小于0.8。通过后向轨迹模式和火点监测资料分析发现,沈阳上空300 m高度气团来自于生物质燃烧区域,而且沈阳地区NO2和CO浓度的变化与PM2.5一致,说明本次重污染过程也可能和生物质燃烧有关。 相似文献
10.
利用2007—2013年广西南宁市城区国家气象观测站的酸雨观测资料和其他气象资料,分析了南宁市酸雨变化特征,研究不同气象条件对酸雨的影响。结果表明:7 a来662次降水样本中酸雨率为53.9%,除2013年外,其余年份降水年平均p H值均低于5.6,酸雨污染严重,但总体上呈减轻趋势。一年中酸雨污染为5—10月较轻。酸雨污染状况有明显的季节性,即酸雨率冬季〉春季〉秋季〉夏季,降水p H值冬季〈春季〈秋季〈夏季。降水p H值与降水量、风、雾等气象条件之间有密切的关系。 相似文献